一种基于视觉识别的药粒装瓶缺陷检测识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于视觉识别的药粒装瓶缺陷检测识别方法及装置，其中，所述方法包括：在药粒掉落到预设区域时，启动预设的多个视频数据采集设备对药粒经过所述预设区域时进行视频数据采集处理，获得多个药粒视频数据；进行分帧处理，获得多个药粒视频数据的视频帧数据；对多个药粒视频数据的视频帧数据中的每一帧进行药粒图像提取处理，获得每一帧的药粒图像数据；对每一帧的药粒图像数据进行姿态识别处理，获得每一帧的药粒图像数据的姿态数据；对每一帧的药粒图像数据按照对应的姿态数据进行缺陷检测识别处理，获得缺陷检测识别结果。在本发明专利技术实施例中，可以快速的识别到掉落的药品是否存在缺陷，并且将识别的错误率控制在可接受的范围内。制在可接受的范围内。制在可接受的范围内。

A method and device for detection and recognition of drug particle bottling defects based on visual recognition

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉识别的药粒装瓶缺陷检测识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种基于视觉识别的药粒装瓶缺陷检测识别方法及装置。

技术介绍

[0002]在对药粒进行包装或者装瓶时，需要对药粒进行外观进行缺陷检测识别，以保证药粒的外观结构完好；现有技术中，一般采用传送带的方式，并在传送带的上方设置视觉设备，药粒在传送带上传输过程中，利用所设置的视觉设备进行外观的完整性检测，这样较难实现药粒与传送带接触面部分的外观缺陷的检测，同时由于传送带的传送速率等原因的局限，无法实现快速的对药粒进行缺陷检测，导致缺陷检测的效率不高，同时因为不能实现对药粒的360度范围的缺陷检测，导致缺陷检测结果存在一定的瑕疵。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于视觉识别的药粒装瓶缺陷检测识别方法及装置，可以快速的识别到掉落的药品是否存在缺陷，并且将识别的错误率控制在可接受的范围内。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于视觉识别的药粒装瓶缺陷检测识别方法，所述方法包括：
[0005]在药粒掉落到预设区域时，启动预设的多个视频数据采集设备对所述药粒经过所述预设区域时进行视频数据采集处理，获得多个药粒视频数据；
[0006]对所述多个药粒视频数据进行分帧处理，获得所述多个药粒视频数据的视频帧数据；
[0007]对所述多个药粒视频数据的视频帧数据中的每一帧进行药粒图像提取处理，获得每一帧的药粒图像数据；
[0008]对每一帧的药粒图像数据进行姿态识别处理，获得每一帧的药粒图像数据的姿态数据；
[0009]对每一帧的药粒图像数据按照对应的姿态数据进行缺陷检测识别处理，获得缺陷检测识别结果。
[0010]可选的，所述多个视频数据采集设备至少包括两个视频数据采集设备，其中两个视频数据采集设备设置在同一高度，并且相对设置，两个视频数据采集设备的连线穿过所述药粒掉落路径。
[0011]可选的，所述在药粒掉落到预设区域时，启动预设的多个视频数据采集设备对所述药粒经过所述预设区域时进行视频数据采集处理，包括：
[0012]在所述药粒脱离掉落口时，记录所述药粒脱离掉落口的脱离时间；
[0013]基于所述脱离时间利用自由落体算法获得所述药粒到达所述预设区域的到达时间；
[0014]基于所述到达时间启动预设的多个视频数据采集设备对所述药粒经过所述预设区域时进行视频数据采集处理。
[0015]可选的，所述在所述药粒脱离掉落口时还包括对所述药粒施加一个旋转力，使所述药粒在掉落是不断旋转改变掉落姿态。
[0016]可选的，所述对所述多个药粒视频数据进行分帧处理，获得所述多个药粒视频数据的视频帧数据，包括：
[0017]对所述多个药粒视频数据按照所述多个视频数据采集设备在视频数据采集时的帧频率进行分帧处理，获得多个药粒视频数据的视频帧数据。
[0018]可选的，所述对所述多个药粒视频数据的视频帧数据中的每一帧进行药粒图像提取处理，获得每一帧的药粒图像数据，包括：
[0019]依次利用Sobel边缘检测算法、拉普拉斯边缘检测算法和Canny边缘检测算法对所述多个药粒视频数据的视频帧数据中的每一帧进行像素轮廓提取处理，依次获得第一药粒轮廓信息、第二药粒轮廓信息及第三药粒轮廓信息；
[0020]基于预设加权融合比例将所述第一药粒轮廓信息、所述第二药粒轮廓信息及所述第三药粒轮廓信息进行融合处理，获得融合药粒轮廓信息；
[0021]基于所述融合药粒轮廓信息对所述多个药粒视频数据的视频帧数据中的每一帧进行药粒图像提取处理，获得每一帧的药粒图像数据。
[0022]可选的，所述对每一帧的药粒图像数据进行姿态识别处理，获得每一帧的药粒图像数据的姿态数据，包括：
[0023]对所述每一帧的药粒图像数据的当前姿态信息与姿态数据库中的姿态数据进行相似度计算，并基于相似度计算结果选取姿态相似度最高的作为所述每一帧的药粒图像数据的姿态数据。
[0024]可选的，所述对每一帧的药粒图像数据按照对应的姿态数据进行缺陷检测识别处理，获得缺陷检测识别结果，包括：
[0025]利用贝叶斯决策模型对每一帧的药粒图像数据按照对应的姿态数据进行缺陷检测识别处理，获得缺陷检测识别结果。
[0026]可选的，所述利用贝叶斯决策模型对每一帧的药粒图像数据按照对应的姿态数据进行缺陷检测识别处理，包括：
[0027]对每一帧的药粒图像数按照像素值进行药粒像素矩阵构建处理，获得药粒像素矩阵；
[0028]基于所述药粒像素矩阵与每一帧的药粒图像数据按照对应的姿态数据的留存药粒像素矩阵进行矩阵元素匹配，形成决策匹配分数矩阵；
[0029]基于所述决策匹配分数矩阵利用所述贝叶斯决策模型进行缺陷检测决策处理，形成缺陷检测决策结果；
[0030]基于所述缺陷检测决策结果进行缺陷检测识别处理。
[0031]另外，本专利技术实施例还提供了一种基于视觉识别的药粒装瓶缺陷检测识别装置，所述装置包括：
[0032]视频采集模块：用于在药粒掉落到预设区域时，启动预设的多个视频数据采集设备对所述药粒经过所述预设区域时进行视频数据采集处理，获得多个药粒视频数据；
[0033]分帧处理模块：用于对所述多个药粒视频数据进行分帧处理，获得所述多个药粒视频数据的视频帧数据；
[0034]图像提取模块：用于对所述多个药粒视频数据的视频帧数据中的每一帧进行药粒图像提取处理，获得每一帧的药粒图像数据；
[0035]姿态识别模块：用于对每一帧的药粒图像数据进行姿态识别处理，获得每一帧的药粒图像数据的姿态数据；
[0036]缺陷检测模块：用于对每一帧的药粒图像数据按照对应的姿态数据进行缺陷检测识别处理，获得缺陷检测识别结果。
[0037]在本专利技术实施例中，通过在药粒掉落路径上设置多个视频数据采集设备，并采集药粒掉落到指定区域内的药粒视频数据，并且对这些药粒视频数据进行分帧处理，进一步进行药粒图像提取处理，同时也需要对药粒图像进行药粒姿态识别；最终利用药粒图像数据按照对应的药粒姿态数据来进行缺陷检测识别；可以快速的识别到掉落的药品是否存在缺陷，并且将识别的错误率控制在可接受的范围内；并且大大的提高了药粒缺陷检测的效率；同时实现对药粒的外观的360度的缺陷检测，使得检测结果更具有准确性。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0039]图1是本专利技术实施例中的基于视觉识别的药粒装瓶缺陷检测识别方法的流程示意图；
[0040]图2是本专利技术实施例中的基于视觉识别的药粒装瓶缺陷检测识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉识别的药粒装瓶缺陷检测识别方法，其特征在于，所述方法包括：在药粒掉落到预设区域时，启动预设的多个视频数据采集设备对所述药粒经过所述预设区域时进行视频数据采集处理，获得多个药粒视频数据；对所述多个药粒视频数据进行分帧处理，获得所述多个药粒视频数据的视频帧数据；对所述多个药粒视频数据的视频帧数据中的每一帧进行药粒图像提取处理，获得每一帧的药粒图像数据；对每一帧的药粒图像数据进行姿态识别处理，获得每一帧的药粒图像数据的姿态数据；对每一帧的药粒图像数据按照对应的姿态数据进行缺陷检测识别处理，获得缺陷检测识别结果。2.根据权利要求1所述的药粒装瓶缺陷检测识别方法，其特征在于，所述多个视频数据采集设备至少包括两个视频数据采集设备，其中两个视频数据采集设备设置在同一高度，并且相对设置，两个视频数据采集设备的连线穿过所述药粒掉落路径。3.根据权利要求1所述的药粒装瓶缺陷检测识别方法，其特征在于，所述在药粒掉落到预设区域时，启动预设的多个视频数据采集设备对所述药粒经过所述预设区域时进行视频数据采集处理，包括：在所述药粒脱离掉落口时，记录所述药粒脱离掉落口的脱离时间；基于所述脱离时间利用自由落体算法获得所述药粒到达所述预设区域的到达时间；基于所述到达时间启动预设的多个视频数据采集设备对所述药粒经过所述预设区域时进行视频数据采集处理。4.根据权利要求3所述的药粒装瓶缺陷检测识别方法，其特征在于，所述在所述药粒脱离掉落口时还包括对所述药粒施加一个旋转力，使所述药粒在掉落是不断旋转改变掉落姿态。5.根据权利要求1所述的药粒装瓶缺陷检测识别方法，其特征在于，所述对所述多个药粒视频数据进行分帧处理，获得所述多个药粒视频数据的视频帧数据，包括：对所述多个药粒视频数据按照所述多个视频数据采集设备在视频数据采集时的帧频率进行分帧处理，获得多个药粒视频数据的视频帧数据。6.根据权利要求1所述的药粒装瓶缺陷检测识别方法，其特征在于，所述对所述多个药粒视频数据的视频帧数据中的每一帧进行药粒图像提取处理，获得每一帧的药粒图像数据，包括：依次利用Sobel边缘检测算法、拉普拉斯边缘检测算法和Canny边缘检测算法对所述多个药粒视频数据的视频帧数据中的每一帧进行像素轮廓提取处理，依次获得第一药粒轮廓信息、第二药粒轮廓信息及第三药粒轮廓...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜德伟，黎业演，郭景贵，崔涯，郑盛学，
申请(专利权)人：广州珐玛珈智能设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：